| 专利名称 | 一种基于弱监督学习的图像语义解析方法 | 申请号 | CN201310214812.1 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103336969A | 公开（授权）日 | 2013.10.02 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 卢汉清;刘静;刘洋 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于弱监督学习的图像语义解析方法 至一种基于弱监督学习的图像语义解析方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于弱监督学习的图像语义解析方法，用以解决在给定大量用户标注图像基础上，将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域，同时对各区域实现语义标注的问题。本发明包括：联合谱聚类与判别式聚类的双重聚类方法，对由过分割方法得到的图像子区域进行聚类；同时，利用图像级别标注与图像区域级别标注的对应约束关系，构建以误差最小化为目标的弱监督学习模型，为各图像子区域的聚类集合分配语义标签。此外，通过判别式聚类学习到的多类分类器，可以实现针对没有标签信息图像的语义解析。本发明不仅可以给图像添加语义标签，还可以将标签添加到图像中的对应区域，实现更细粒度的图像语义理解。 |
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